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AI架构与边缘晶片推动更强大的工业用电脑
因应AIoT时代应用需求

【作者: 盧傑瑞】2021年12月28日 星期二

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在AIoT时代,工业电脑不仅仅是被应用于一般数据处理的计算机。随着对人工智慧运算的需求,以减少云端运算的工作量和成本。为了加强边缘的AI性能,高阶嵌入式解决方案是必须的。


伴随着功能化的被高度期待和开发出来,生产线上的产品结构也变得越来越复杂,这意味着需要透过更复杂,以及高弹性的生产过程来制造。因此面对灵活的生产要求下,各种的功能需求就被提出来讨论,例如在进行检查数据的同时也能更改参数设定,以及工厂所收集的资料和采购资讯,需要配合生产现场,来满足能及时和高度灵活性的生产,以应对市场的各种变化。


透过下载和更新 新技术更容易导入

与PLC等控制器不同的是,直到现在PLC等架构仍旧是透过硬体来解决生产线上的需求,而工业电脑则是利用个人电脑架构(大多是X86架构平台)的特点,利用软体平台来提供各种功能,并能充分的利用各种资料数据,而这种灵活性就是工业电脑的特色之一,同时也是实现智慧工厂的必要条件。


就像Intel IoT事业群lPC资深经理 Adam Berniger说的,过去几百年来发生的每一次重大创新或转型都有一个基础设备来推动。例如,蒸汽机、个人电脑或智慧型手机。而今天推动工业4.0的途径技术就是工业电脑。


由于PLC的发展是基于每个制造商的特色技术和能力,所以很少有跨制造商的横向性扩大发展。但是工业电脑被导入应用在生产线上,意味着生产能力可以不断被强化,因为工业电脑和消费性PC一样,系统平台可以透过软体下载和更新,并且和灵活控制各种功能。因此协力厂商如果具备PC的基础能力,就可以编写和执行软体,这使得新技术更容易被导入到生产线。


2026年将达到61亿美元的市场规模

根据市场研究机构Markets and Markets的报告中显示,全球工业电脑市场规模,预计将从2021年的46亿美元增长到2026年的61亿美元,复合年成长率为5.8%(图一)。因为工厂对工业物联网(IIoT)的高度需求、制造业朝向数位化的趋势、生产业者对资源优化的意识增强,以及严格的监管要求下,稳定地推动了工业电脑市场的成长,来确保生产工厂的安全和保障。


因为快速工业化、能源和电力产业基础建设投资增加、鼓励外国企业进入亚太地区等,以及亚太国家政府对于工业电脑市场的有利政策等因素等,亚太地区引领全球扩大工业电脑市场。


因为该地区拥有重要的制造中心,尤其是在印度和中国的工厂大量采用机器人,并利用工业电脑来监控机器人,预计将快速推动亚太市场的工业电脑产业成长。例如世界第二大经济体的中国,到2026年预计市场规模也将达到9.017亿美元,复合年成长率为6.5%。日本也将会有3.5%的复合成长。


预计在2021年到2026年这段时期,亚太地区的工业电脑市场将以最大的复合年成长率扩大,将成为全球成长最快的市场。



图1 : 工业电脑的市场机会。 (source:MarketsandMarkets Research;智动化整理)
图1 : 工业电脑的市场机会。 (source:MarketsandMarkets Research;智动化整理)

AI价值链的再整合与策略分工

在技术功能方面,人工智慧、数位分深、机器视觉等AI技术,已经大幅度的被制造业者采用,让工业电脑能够更有效率运用IIoT、云端运算和4G/5G技术,因此越来越多需要远端监控工业流程和部门,正积极的导入工业电脑,使得位于偏远或高环境风险的厂房地区,工作人员也能够安全地、即时地在远端进行监控生产。


在这样的技术结构转型的风潮下,工业电脑制造业者在AI价值链(AI value chain)中的独特地位性,也将扮演系统架构整合与拉近上游AI加速器业者(包括英特尔、AMD和Nvidia)和下游ISV/SI(独立软体业供应商/系统整合业者)之间的差距。


今天的工业电脑将IT和运营技术(OT)结合起来,分析从工厂设备获得的数据,在透过边缘运算系统并转化为商业智慧的重要资料。


而这对SI来说正是一个重要的机会,Intel的Berniger表示,以边缘为中心的三个新兴主题是:边缘的智慧,边缘的融合,以及与边缘的连接,而这些边缘的力量和价值都在快速成长中。边缘智慧中的分析力、洞察力和人工智慧,可以使智慧更接近工厂中的生产线。达到预测性维护和分析,提高运营效率,并提高生产力。


为了促进数位化转型,不只工业电脑制造商透过各种策略,寻求与系统整合者(SI)达成各种合作,横向之间,各业者也透个各种手段获取先进技术,以其缩短技术开发时间。


例如,上游价值链的英特尔和AMD分别收购了FPGA供应商Altera和Xilinx,实现更全面的异构运算(heterogeneous computing)能力。


另一方面,中游工业电脑制造业者也透过了合资、技术合作、策略联盟或并购等方式,独立或集体与下游ISV/SI垂直整合。例如,研华和凌华科技目前分别以多策略模式和合作模式等方式发展,而桦汉科技和友通资讯则以并购导向模式运作。


整体来看,随着AI加速器供应商和工业电脑制造业者推动的AI价值链融合,不仅会有越来越多基于异构运算平台的工业用产品上市,而且机器视觉等新兴AI技术在工业自动化应用中的渗透率也会提高。


所以制造业的先进技术、快速工业化和智慧基础建设多元发展下,对智慧制造解决方案的需求正在迅速增长,预计未来几年对内建人工智慧能力的工业电脑的需求将快速增加。


AI运算架构系统的力量

基本上人工智慧系统有两大类型,分别式用于训练的系统,和用于推理的系统。训练系统是检查资料集和结果,寻求建立一个决策演算法。而推理系统虽然计算密集度比训练系统低,但推理需要有效的人工智慧加速,以快速处理决策,与传入的资料保持同步。因此目前最佳的解决技术之一,就是选择使用GPU来进行(图2)。例如,研华就是透过NVIDIA强大的AI应用架构来开发独特的边缘AI推理技术。



图2 : NVIDIA Jetson 技术的嵌入式系统开发套件和模组。 (source:NVIDIA;智动化整理)
图2 : NVIDIA Jetson 技术的嵌入式系统开发套件和模组。 (source:NVIDIA;智动化整理)

而另一家工业电脑大厂Beckhoff,更是将人工智慧视为当前发展控制技术的重中之重。在2019年汉诺威展上,Beckhoff就已经宣布将机器学习整合到到 TwinCAT 3中。因为目前硬体已经能满足更复杂的软体平台对其能力的要求,因此Beckhoff所关心的事情是,IoT和工业数位化的概念应该将重点放在软体功能上,而不是将硬体和软体视为工业控制的整体解决方案。


就像是TwinCAT利用机器学习来开发应用模组,新的AI推理引擎被设计用来处理复杂而快速的应用。另一方面,由于支援标准化的开放神经网路交换(ONNX)格式,实际上所有人工智慧模型都可以在伺服器引擎中运行。


TwinCAT 3 的两个机器学习推理引擎,TF380x TC3和TF381x TC3。前者是经典机器学习模型的推理引擎,包括支援向量机(SVM)、主成分分析(PCA)、k均值(k-means)等,后者是神经网路(NN)推理引擎,包括多层感知器(MPL)、卷积神经网路(CNN)、长短期记忆模型(LSTM)等(图3)。



图3 : Beckhoff的TwinCAT机器学习伺服器是一个接近即时的推理引擎。 (source:Innovation Post;智动化整理)
图3 : Beckhoff的TwinCAT机器学习伺服器是一个接近即时的推理引擎。 (source:Innovation Post;智动化整理)

结语:AI将全面进入工业电脑

面对日益增加的边缘工作负载,终端设备需要智慧化、自动化和网路化,这反映了小型工业电脑对AI运算和M2M通讯的需求。


在AIoT时代,工业电脑不仅仅是被应用于一般数据处理的计算机。随着去中心化趋势的出现,出现了对人工智慧运算的需求,以减少云端运算的工作量和成本。因此为了加强边缘的AI性能,高阶嵌入式解决方案是必须的,甚至于更进一步的还要缩小尺寸并同时支持边缘环境所需的条件。


因此,在运算架构逐渐地去中心化和工作负载向边缘的转移,AIoT框架中出现了多样性和异构性。因为边缘运算是一种高度整合的应用,需要多种设备协同工作。也就是说,设备还必须能够通信,即使它们的操作系统彼此不同,但在数据存储、处理和传输方面仍就需要考量相容性的问题。


而Edge AI的宗旨并非在取代云端运算,而是对其进行补充和改进,这样的架构下最先改善的就是讯号的传输质和量。已整合到微晶片中的边缘AI架构,虽然可能会有次毫秒级(sub-millisecond)的延迟,但因为在自主运算过程中,数据并未离开工业电脑,只将经过高度处理的数据发送到云端,大大减少了收发的数据量,从而提高了效率,更可将电力能耗降低30-40%。


另外,由于在完成安全编码加密前,数据一直存在设备中,并没有被拦截的风险,进而提高了安全性。


在生产线上,内建边缘AI晶片的工业电脑,可以以前所未有的速度分析数据。即时分析感测器数据,并检测与规范的偏差,使作业人员能够在机器出现故障之前更换零件,或是因为即时分析触发的自动决策过程,可以在第一时间通知相关作业人员。


边缘人工智慧在很大程度上是技术进步的先锋,在结合现有的基于云端的通讯技术后,将人工智慧整合到工业电脑,将提高数据分析的效率、安全性和速度。因此人工智慧将是工业电脑的未来最关键性的核心。


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